贷款违约预测模型训练方法及贷款违约预测方法

本申请实施例提供一种贷款违约预测模型训练方法及贷款违约预测方法，涉及金融科技领域、人工智能领域或其他相关领域。该方法包括：获取样本数据，样本数据包括多个贷款违约样本和多个正常样本；确定初始预测模型对应的多个超参数组合，根据超参数组合对初始预测模型进行训练，并确定训练后的预测模型对应的适应度值，并基于多个适应度值，对惯性权重进行非线性递减更新处理，再根据更新后的惯性权重，重新确定超参数组合并训练预测模型，在重新确定的预测模型对应的适应度值收敛，将重新确定的超参数组合作为目标超参数组合，基于目标超参数组合和样本数据中的训练集数据，对初始预测模型进行训练。本申请的方法，提高了预测模型的准确性。